r - 在 R 编程神经网络中为 nnet 指定 "initial weights"

Question

在 R 编程中，我试图了解如何使用 nnet 让用户指定初始权重而不是默认值来运行神经网络算法？ R 文档提到了以下参数。有如何使用权重的示例吗？

nnet(formula, data, weights, ...,
subset, na.action, contrasts = NULL)

Answer 1

自定义权重应采用以下形式:

weights <- c(

 BH1, I1H1, I2H1, .., InH1,
 BH2, I1H2, I2H2, .., InH2,
 ...
 BHn, I1Hn, I2Hn, .., InHn,
 BO,
 I1Out, .., InOut)

即

c(
 weights from bias & inputs to 1st hidden unit,
 from bias & inputs to second hidden unit H2,
 from bias & inputs to last hidden unit Hn,
 biast of output unit,
 skip layer weights ( if any)
 )

问候

附注 请记住将与单位相关的所有权重的标准差保持在 1.0 以下。 否则你的单位很快就会饱和。